Entraîner son propre LLM from scratch

Le dépôt GitHub llm-from-scratch fournit un guide pratique et du code pour entraîner un grand modèle de langage depuis les fondations. Il couvre les étapes clés : tokenisation, architecture Transformer, boucle d'entraînement et inférence. L'initiative s'adresse aux développeurs et chercheurs souhaitant comprendre les mécanismes internes des LLMs sans passer par des frameworks de haut niveau.